## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PENERAPAN METODE ROUGH SET MENGANALISIS PENYAKIT YANG SERING DIKELUHKAN PASIEN (STUDI  KASUS PUSKESMAS JAYA MUKTI DUMAI)
Amat Sofiyan 1 , Ahmedika Azkiya 2
1, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai
2, Akademi Manajemen Informatika dan Komputer (AMIK) Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem Dumai-Riau Kode Pos 28811 e-mail : amatsofiyan90@gmail.com 1 , ahmedikaazkiya@gmail.com 2

## ABSTRAK
Data  Mining  merupakan  proses  penemuan  pola-pola  tertentu  yang  terdapat  dari  sebuah  data atau  basis  data yang  sangat  besar  yang  bisa  di  peroleh  informasi  yang  sangat berguna.  Secara  umum, teori  rough  set  telah  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  seperti  medicine,  pharmacology,  business, banking, engineering design, image processing dan decision analysis. Dalam penelitian ini metode yang digunakan  adalah  metode  Rough  Set  karena  terdapat  beberapa  kriteria  yang  menjadi  tahapan  dalam rough set : Decision System, Equivalence Class, Discernibility Matrix, Discernibility Matrix Modulo D, Reduct  kemudian  terakhir  General  Rules  dan  menggunakan  Perangkat  Lunak  Rosetta  1.4.41 . dari penerapan  metode  Rough  Set  tersebut  diperoleh  sebuah  pengetahuan  (knowledge)  yang  baru  yaitu penyakit –penyakit yang sering dikeluhkan sehingga penelitian ini dapat membantu puskesmas khususnya di Kota Dumai dalam menentukan keluhan yang sering di keluhkan pasien .
Kata Kunci : Data Mining, Rough Set, Knowledge, Pasien, Perangkat Lunak Rosetta 1.4.41.

## ABSTRACT
Data Mining  is  the  process  of discovery  of  certain  patterns  that  are  from  a  data  or very large databases  that  can  be  obtained  very  useful  information .  In  general,  rough  set theory  has  been  used in many  applications  such  as  medicine,  pharmacology,  business,  banking,  engineering  design,  image processing dan decision analysis. In this study the method of Rough Set is used because there are some criteria  of  being  :  Decision  Systems,  Equivalence  Class,  Discernibility  Matrix,  Discernibility  Matrix Modulo D then the last General Ruler and using Rosetta Software 4.1.41. from the application of Rough Set method obtained a knowledge (knowledge) is a new disease  - a disease that is often complained that this  study  can  help  health  centers,  especially  in  Dumai  City  in  determining  a  common  complaint  in patients complaining.
Keyword : Data Mining, Rough Sets, Patients, Software Rosetta 1.4.41

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining adalah  ekstraksi  informasi atau pola penting atau menarik dari data yang ada di database yang  besar.  Awalnya data mining juga  dikenal  dengan nama Knowledge  Discovery in  Database ( KDD).  Teori  satuan  kasar  ( Rough Set) adalah  sebuah  teknik  yang  efisien  bagi proses Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD). Keuntungan utama menggunakan
roughset adalah bahwa roughset tidak membutuhkan  data  awal  atau  data  tambahan seperti  probabilitas  pada  teori  probabilitas, tingkat keanggotaan pada teori fuzzy. Algoritma Rough  Set pada  saat  ini  telah diimplementasikan  keberbagai  bidang  salah satunya  adalah  bidang  peternakan  misalnya penerapan algoritma Rough Set untuk mendeteksi dan  penanganan  dini  penyakit  sapi  dengan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
algoritma Rough Set tujuannya untuk menentukan para peternak mampu dapat melakukan  penganganan  dini  dari  penyakit  yang diderita  tanpa  bantuan  langsung  dari  pakar  atau dokter  hewan,  pada  bidang  perbankan  misalnya perbandingan manajemen laba terhadap persistensi  laba  pada  perusahaan  perbankan dengan tujuan dapat memberikan informasi untuk menentukan  atau  mengukur  efisiensi  tiap-tiap bagian  proses  atau  produksi  serta  untuk menentukan  derajat  keuntungan  yang  dapat dicapai oleh perusahaan yang bersangkutan.
Program  kerja  Puskesmas  Jaya  Mukti Dumai  atau  kegiatan  yang  dilakukan  Puskesmas Jaya  Mukti  Dumai  didasarkan  atas  kemampuan atau kualitas dan kuantitas dari pelaku pelayanan, semakin  banyak  jumlah  pasiennya  maka  akan semakin  banyak  pasien  yang  dapat  ditolong dalam  proses  pengobatan.  Banyaknya  obat- obatan  yang  tidak  terkendali,  jumlah  tenaga medis  yang  kurang  membuat  kinerja  dari puskesmas tidak efisien.
Oleh  karena  itu  dilakukan  suatu  cara untuk  melakukan  perhitungan  yang  ada  dalam penelitian  ini  maka  digunakan  metode Rought Set, yaitu  dengan  mengelompokan  data-data keluhan  pasien  dalam  satu  bulan  sehingga  dapat diketahui penyakit yang paling banyak dikeluhkan pada  waktu  yang  telah  ditentukan  agar  dapat meningkatkan kualitas dari puskesmas tersebut.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang telah  dijelaskan  di  atas, maka  diperoleh rumusan masalah sebagai berikut:
Bagaimana  melakukan  pengolahan  data  keluhan penyakit  pasien  dengan  menggunakan  metode rough set , Bagaimana menentukan penyakit yang sering dikeluhkan pasien sehingga dapat meningkatkan  kualitas  dari  puskesmas  dan Bagaimana mengelompokkan data penyakit yang sering dikeluhkan pasien.
Ini bertujuan untuk memecahkan permasalahan  yang  telah  dirumuskan  di  atas yaitu,  Melakukan  analisis  data  yang  ada menggunakan Tool Rosetta, Mengelompokkan data  keluhan  Pasien  yang  ada  pada  data  pasien, Merancang  data  keluhan  pasien  yang  banyak dikeluhkan  pasien  dan  Mengimplementasikan konsep data  mining dengan  metode Rough Se t membantu  pengambilan  keputusan  yang  efektif dalam  menentukan  penyakit  yang  menjadi prioritas paling banyak dikeluhkan pasien. manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
Dengan melakukan perhitungan pada data keluhan  pasien  menggunakan  metode Rough  Set
maka  dapat  menghasilkan  pengetahuan  untuk membantu puskesmas dalam mengambil keputusan,  dengan  adanya  analisis  data  pasien maka pihak puskesmas dapat mengetahui keluhan pasien  yang  paling  menjadi  prioritas  sehingga dapat  meningkatkan  kualitas  dari  puskesmas tersebut  dan  dengan  menggunakan Tool  Rosetta dapat  menghasilkan  pengetahuan  secara  tepat, cepat dan relevan
a. Knowledge Discovery in Database (KDD) Menurut Sumanthi dan Sivandham (2009) di  dalam  jurnalnya  Kristanto  dan  Arief  (2013) data  mining juga  didefinisikan  sebagai  bagian dari  proses  penggalian  pengetahuan  dalam database yang dikenal dengan istilah Knowledge Discovery in Database (KDD). Menurut Widodo
(2008) di  dalam jurnalnya data mining
merupakan proses penemuan pola yang merupakan  salah  satu  tahap  dalam Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Dalam  KDD tersebut  secara  garis  besar  terdapat  tiga  tahap yaitu pre processing, process ( data mining ), post processing . Jadi data mining sebenarnya merupakan proses utama dalam KDD.
Menurut  Tachir  Hendro  Pudjianto  (2011)
di  dalam  jurnalnya data  mining juga  sering disebut Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang  semua  prosesnya  adalah  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan dengan set data yang berukuran besar. Menurut  Sunjana  (2010) data  mining sering dianggap sebagai bagian dari knowledg e Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  sebuah proses  mencari  pengetahuan  yang  bermanfaat dari  data,  proses  KDD  secara  garis  besar  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Data Selection
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap penggalian  informasi  dalam  KDD  dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data  mining ,  disimpan  dalam  suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Pre-processing/ Cleaning Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses cleaning mencakup  antara  lain  membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data,  seperti  kesalahan  cetak  (tipografi). Selain itu  dilakukan  proses enrichment ,  yaitu proses  “memperkaya”  data  yang  sudah  ada dengan  data  atau  informasi lain  yang relevan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dan  diperlukan  untuk  KDD,  seperti  data  atau informasi eksternal.
3. Transformation Coding adalah  proses  transformasi  pada  data yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut sesuai  untuk  proses Data  mining .  Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan  sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Interpretation/ Evaluation Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data  mining perlu  ditampilkan  dalam  bentuk yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang berkepentingan.  Tahap ini merupakan bagian dari  proses  KDD  yang  disebut  dengan interpretation . Tahap ini
mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesa yang ada sebelumnya.
Berdasarkan  definisi-definisi  tersebut  dapat ditarik kesimpulan bahwa data mining
merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  in
Database (KDD) sebuah proses mencari pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  data  untuk mencari  pengetahuan  menggunakan  metode tertentu.
b. Data Mining Menurut  Kristanto  dan  Arief  (2013) Data mining merupakan  proses  pencarian  pola-pola yang  menarik  dan  tersembunyi  ( hidden  pattern ) dari  suatu  kumpulan  data  yang  berukuran  besar yang  tersimpan  dalam  suatu  basis  data, data warehouse, atau  tempat  penyimpanan  data lainnya.  Menurut  Sunjana  (2010) data  mining adalah  sebuah  proses  untuk  menentukan  pola atau  pengetahuan  yang  bermanfaat  secara otomatis  dari  sekumpulan  data  yang  berjumlah banyak.
Menurut Mujid Ridwan, et al (2013) data mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstrasi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dalam  berbagai  basis data  besar . Menurut  Widodo  (2008) data  mining merupakan  proses  penemuan  pola-pola  tertentu yang  terdapat  dari  sebuah  data  atau  basis  data yang  sangat  yang  bisa  diperoleh  informasi  yang sangat berguna.
Menurut  Eko  Nur  Wahyudi, et  al (2011) di  dalam  jurnalnya data  mining adalah  bagian integral  dari  penemuan  pengetahuan  dalam database  (KDD), yang  merupakan  proses keseluruhan  mengubah  data  mentah  menjadi informasi  yang  bermanfaat.  Menurut  Beta
Noranita  dan  Nurdin  Bahtiar  (2010)  di  dalam jurnalnya data  mining adalah  penambangan  atau penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  yang besar.
c. Tahap-tahap Data Mining Menurut  Mujid  Ridwan, et  al (2013) didalam  jurnalnya data  mining dapat        dibagi menjadi beberapa tahap proses yang diilustrasikan  pada  Gambar  1.  Tahap-tahap tersebut  bersifat  interaktif,  pemakai  terlibat langsung  atau  dengan  perantaraan knowledge base . Tahap-tahap data  mining adalah  sebagai berikut:
1. Pembersihan data (data cleaning) Pembersihan data merupakan proses menghilang-kan noise dan  data  yang  tidak konsisten atau data tidak relevan.
2. Integrasi data (data integration)
Integrasi  data  merupakan  penggabungan data  dari    berbagai database ke  dalam  satu database baru.
3. Seleksi data (data selection)
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali tidak  semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu hanya  data  yang  sesuai  untuk  dianalisis yang akan diambil dari database . 4. Transformasi data (data transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam format  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam data mining.
5. Proses Mining
Merupakan  suatu  proses  utama  saat metode  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan  berharga  dan  tersembunyi dari data.
6. Evaluasi pola (pattern evaluation)
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan. 7. Presentasi pengetahuan (knowledge presentation) Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan yang diperoleh pengguna.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 1. Tahap-tahap Data Mining
d. Metode Rough Set
Menurut  Obadi, et  al.  ( 2010)  di  dalam jurnalnya  nurhayati  mengatakan  bahwa Rough set dikembangkan  oleh  Zdizslaw  Pawlak  yang dapat  digunakan  sebagai  alat  matematikal  untuk menangani  ketidakjelasan  dan  ketidakpastian. Dan      telah  berhasil  diterapkan  dalam  berbagai tugas,  seperti  fitur  seleksi  / ekstraksi , sintesis aturan  dan klasifikasi ,  penemuan  pengetahuan dan  lain-lain.  Toleransi  Model Rough  set mempekerjakan relation toleransi  bukan  sebuah eqivalence hubungan  dalam  model Rough  set original . Menurut  Andika  Prajana,  (2011)  Teori Rough  Set merupakan  salah  satu  teknik  yang dirasa cukup efisien untuk Knowledge Discovery in  Database (KDD)  Proses  dan Data  Mining . Teori Rough  Set dikembangkan  oleh  Zdzislaw Pawlak pada tahun 1980-an dan digunakan untuk analisis  klasifikasi  data  dalam  bentuk  table. Tujuan  dari  analisis Rough  Set adalah  untuk mendapatkan  perkiraan rule yang  singkat  dari suatu  tabel.  Hasil  dari  analisis Rough  Set dapat digunakan  dalam  proses data  mining dan knowledge discovery.
Tujuan  dari  teori Rough  set adalah  untuk mengenali  ketidakpastian  dalam  klasifikasi  dari suatu obyek. Vitoria, Dam’asio dan Maluszy’nski (2004)  mengembangkan  bahasa  untuk  meng- ekspresikan  data Rough dan  dilengkapi  dengan fitur quantitative  measure seperti support, strength dan accuracy (Rully Soelaiman, 2008). Dari  definisi Rough  Set di  atas  dapat  ditarik kesimpulan Rough  Set adalah  alat  matematikal
untuk  mendapatkan  perkiraan  rule  yang  singkat dari suatu tabel.
e. Representasi Data dalam Rough Set Secara  umum,  teori Rough  Set telah digunakan dalam banyak aplikasi seperti medicine,  pharmacology,  business,  banking, engineering  design,  image  processing  dan decision analysis . Metode Rough  Set menawarkan  dua  bentuk representasi  data  yaitu Information  Systems  (IS) dan Decision Systems (DS).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Salah  satu  unsur  terpenting  dalam metodologi penelitian adalah penggunaan metode ilmiah  tertentu  yang  digunakan  sebagai  sarana yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  besar kecilnya  objek  atau  gejala  dan  mencari pemecahan  masalah yang sedang diteliti, sehingga hasil yang diperoleh dapat dipertanggung  jawabkan  kebenarannya  secara ilmiah. Kerangka  kerja  atau framework adalah suatu  struktur  konseptual  dasar  yang  digunakan untuk memecahkan suatu masalah kompleks. Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat digambarkan pada gambar 2 berikut:

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## Gambar 2 Kerangka Kerja
Berdasarkan  gambar  2  diatas  akan dijelaskan  kerangka  kerja  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah Masalah  yang  diidentifikasi  dalam  penelitian ini  adalah  masih  belum  adanya  jumlah  pasti mengenai  penyakit  pasien  yang  sering dikeluhkan  sehingga  berpengaruh  dalam  hal pengambilan keputusan yang akan diambil.
2. Menganalisa Masalah Bagaimana data pasien dapat diolah menggunakan  metode Rough  Set. Sehingga dapat  diperoleh  pengetahuan  baru  untuk mendukung keputusan pada Puskesmas.
3. Mempelajari Literatur Literatur-literatur yang dipakai sebagai bahan referensi  dalam  penelitian  ini  adalah  dari jurnal-jurnal  ilmiahyang  membahas  tentang data  mining khususnya  tentang  metode Rought Set .Literatur-literatur ini akan menjadi pedoman  untuk  melakukan  penelitian  agar mempermudah dalam proses penelitian.
4. Mengumpulkan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  melakukan  pengamatan  langsung  ke Puskesmas, selain pengamatan, juga dilakukan  wawancara  kepada  pihak-pihak yangterkait  dengan  penelitian  ini.  Melakukan pengambilan  sampel database pasien  untuk menunjang penelitian ini. 5. Menganalisa Data dengan Data Mining Setelah pengumpulan data selanjutnya dilakukan tahapan data mining , sehingga akan memudahkan dalam menganalisa data dengan metode Rough  Set. akan  dilakukan  beberapa langkah  dalam  proses data  mining yaitu Data Selection, Data Cleaning, Data Tranformasi.
6. Menganalisa Data dengan Metode Rough Set Setelah  menganalisa  dengan  tahapan data mining .  Selanjutnya  melakukan  analisis terhadap  data  tersebut  dengan  metode Rough Set. Pada metode RoughSet akan  dilakukan beberapa  langkah  yaitu information  system , decision system, equivalence class, discerniblity  matrix atau discernibility  matrix modulo D, reduct dan generate rule . 7. Malakukan pengujian dangan Aplikasi Software Rosetta 1.4.41 Pada  tahap  ini,  merupakan  tahap  terakhir sebelum  mendapatkan  pengetahuan  yang  baru. hasil  dari  analisis  dites  kembali  atau  diuji  lagi menggunakan  sistem data  mining yang  sudah ada.  Sistem yang dipakai adalah softwarerosetta 1.4.41 . 8. Menentukan Keputusan
Setelah  diuji  hasil  analisis  dengan  sistem untuk  melihat  perbandingannya,  langkah berikutnya  adalah  penentuan  /  pengambilan keputusan  terhadap knowledge yang  baru didapat  yaitu  penyakit  yang  menjadi prioritas atau tidak prioritas  penyakit  yang  dikeluhkan pasien.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa konsep dasar yang harus dilakukan untuk melakukan knowledge discovery in  database (KDD)  dengan  teknik rough  set , antara lain:
1. Decision  system ,  representasikan  data  atau objek.
2. Equivalence  Class, mengelompokkan  objek- objek  yang  memiliki  atribut  kondisi  yang sama.
3. Discernibility  Matrix  /  Discernibility  Matrix Modulo  D, sekumpulan  atribut  (atribut kondisi  dan  keputusan)  yang  berbeda  antara objek.
Mengidentifikasi Masalah Menganalisa Masalah Mengumpulkan Data Mempelajari Literatur Melakukan Pengujian dengan Software Rosetta Menganalisisa Data dengan Tahapan Data Mining
Menganalisisa Data dengan
Metode Rough Set
Pengambilan Keputusan yang telah didapat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
4. Reduction, penyelesaian  atribut  minimal dari  sekumpulan  atribut  kondisi  dengan menggunakan prime implicant fungsi boolean .
5. Generating  Rules ,  membangkitkan  aturan- aturan  ( rules )  dari  pengetahuan  yang didapat dalam proses ekstrak data.
a. Decision Systems Rough Set memiliki dua bentuk representasi
data yaitu
1. Information Systems (IS)
Dimana pasangan IS={U,A}
U= Object {e1,e2,...,en}
A= Conditional attibut {a1,a2,...,an}
2. Decision Systems (DS)
Pasangan DS={U,(A,C)} U= Object A= Conditional attibut C= Decission attribut Berikut  ini  adalah  tabel Decision Systems dari  data  pasien  pada  puskesmas  yang menjadi objek penelitian. Nilai dari setiap atribut kondisi  dibawah  ini  berasal  dari  pembersihan data  dan  transformasi  data,  sehingga  menjadi decision System yang terdapat pada tabel 1
b. Equivalence Class
Equivalence Class adalah pengelompokan objek-objek  yang  sama  untuk atribut A  =  (A,  U) Pada  tabel  4. Decision  System tidak  ada  objek yang  sama , maka  akan  diperoleh equivalence class (E1-E59) seperti tabel 2.
Class Kelompok Penyakit (A) Kelompok Umur (B) Hasil (C) E1 Penyakit Infeksi  dan Parasit 29 Hr - < 1 Thn Tidak Prioritas E2 Penyakit Infeksi  dan Parasit 1 - 4 Thn Tidak Prioritas E3 Penyakit Infeksi  dan Parasit 5 - 14 Thn Tidak Prioritas E4 Penyakit Infeksi  dan Parasit 15 - 24 Thn Tidak Prioritas E5 Penyakit Infeksi  dan Parasit 25 - 44 Thn Tidak Prioritas E6 Penyakit Infeksi  dan Parasit 45 - 64 Thn Tidak Prioritas E7 Penyakit Infeksi  dan Parasit 65 + Thn Tidak Prioritas E8 Penyakit Cacingan 1 - 4 Thn Tidak Prioritas E9 Penyakit Cacingan 5 - 14 Thn Tidak Prioritas E10 Penyakit Cacingan 25 - 44 Thn Tidak Prioritas E11 Penyakit Kanker / Neoplasma 25 - 44 Thn Tidak Prioritas c. Discernibility  Matrix atau Discernibility Matrix Module D
Untuk  menghitung Discernibility  Matrix atau Discernibility  Matrix  Module  D, maka klasifikasi attribute kondisi = kelompok penyakit sebagai A kelompok  umur  sebagai B , attribute hasil =  Hasil  Sebagai C .  Untuk  mendapatkan
Discernibility Matrix yaitu dengan mengklasifikasikan  atribut  yang  berbeda  antara objek xi dan  objek xj yang  dilihat  hanya  atribut hasil  saja.  Berikut  merupakan  langkah-langlah dalam menyelesaikan Discernibility Matrix : a. Lihat  perbandingan attribute  kondisi yaitu A dan B dengan  mengabaikan attribute  Hasil yaitu C . b. Jika ada perbedaan nilai yang ada pada A dan B maka di tulis didalam olom/baris.
c. Jika nilai attribute A dan B sama maka di tulis dengan  simbol  ( X )  pada  kolom/baris  yang menyatakan tidak ada nilai.
Adapun  hasil Discernibility  Matrix dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Discernibility Matrix Obje ct E 1
E 2 E 3 E 4 E 5 E 6 E 7 E
8 . E58 E59
E1 X  B B  B  B  B  B A
B . AB AB E2 B  X  B  B  B  B  B A B . AB AB E3 B  B X  B  B  B  B  B  . AB AB
E4 B  B B  X  B  B  B  B  . AB AB
E5 B  B B  B  X  B  B  B  . AB AB E6 B  B B  B  B  X  B  B  . AB AB E7 B  B B  B  B  B  X  B  . AB AB
E8 A B A B A B A B A B A B A B X  . AB AB . . . . . . . . . X  .... .... E58 A B A B A B A B A B A B A B A B . X A E59 A B A B A B A B A B A B A B A B . A X
Untuk mencari Discernibility Matrix Module D adalah dengan melakukan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
perbandingan objek atau baris berdasarkan atribut keputusan.  Jika  atribut  keputusannya  sama  maka atribut  kondisi  tidak  diambil/ditulis  dan  jika atribut  keputusannya  tidak  sama  maka  atribut kondisi  diambil/ditulis.  Untuk  klasifikasi  data menggunakan Discernibility  Matrix  Module  D , atribut yang digunakan adalah atribut kondisi dan atribut  keputusan  yaitu:  kelompok  penyakit, kelompok  umur  dan hasil.    Misalnya,  objek  E17 dengan  objek  E19  atribut  keputusannya  tidak sama  maka  atribut  kondisi  yang  tidak  sama adalah  kelomok  penyakit  dan  kelompok  umur (AB).    Hasil  data  menggunakan Discernibility Matrix Module D dapat dilihat pada tabel 4.. Tabel  4 Tabel  Hasil Discernibility  Matrix
Module D Obje ct E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 E 6 E 7 E 8 . E58 E59 E1
X
AB AB
E2 X
AB AB
E3 X AB
AB E4 X
AB
AB E5 X AB AB E6 X
AB AB
E7
X AB AB
E8
X AB AB . . . . . . . . . X  .... ....
E58 A B A B A B A B A B A B A B A B . X A
E59 A B A B A B A B A B A B A B A B . A
X
d. Reduct
Reduct adalah penyeleksian attribut minimal (interesting  attribute) dari  sekumpulan attribut kondisi  dengan  menggunakan prime implicant fungsi boolean untuk data yang jumlah variabel  yang  sangat  besar  sangat  tidak  mungkin mencari kombinasi variabel yang ada. Karena itu dibuat  satu  teknik  pencarian  kombinasi  atribut yang  mungkin  dikenal  dengan reduct, yaitu dengan cara :
a) Buat persamaan aljabar boolean berdasarkan discernibility  matrix atau modulo D .
b) Sederhanakan persamaan tersebut dengan  prinsip  atau  konsep  aljabar boolean .
c) Jadikan hasil persamaan sebagai reduct . Karena  hasilnya  mempunyai  banyak kesamaan  misalnya  E1=E2=E3  sampai  E7,  dan
E50=E51 maka proses reduction cukup dilakukan sekali  saja.  Berikut  ini  adalah reduct yang  di dapat “kelompok  penyakit  dan  kelompok  umur“ berdasarkan discernibility matrix modulo D : Berdasarkan  perhitungan  reduct    maka akan  diambil  salah  satu  hasilnya  jika  terdapat hasil reduct yang  sama,  berikut  adalah  tabel reduct yang  telah  dihasilkan  dapat  dilihat  pada tabel 5.
Tabel 5 Tabel Reduct Yang Dihasilkan Reduct Yang Dihasilkan Objek {A}{B} Penyakit dan Umur
e. Generate  Rule s
Setelah  didapat  hasil  dari reduction ,  maka langkah  terakhir  untuk  mendapatkan Generate rules -nya.  Adapun Generate  rules dari  hasil
reduction- nya adalah sebagai berikut :
1. A = Penyakit / Diagnosa
If Penyakit  /  Diagnosa  =  Commond  Cold then Hasil = Prioritas If Penyakit  /  Diagnosa  =  Infeksi  Saluran Nafas  Bagian  Atas  Akut  Lainnya then Hasil = Prioritas If Penyakit  /  Diagnosa  =  Hipertensi Esensial (Primer) then Hasil = Prioritas If Penyakit  /  Diagnosa  =  Penyakit  pulpa  7 Periapikal then Hasil = Prioritas If Penyakit  /  Diagnosa  =  Dermatitis  dan Eksim then Hasil = Prioritas If Penyakit  /  Diagnosa  =  DM    tidak bergantung  dengan  insulin then Hasil  = Prioritas Jadi  jumlah Generate  Rules keseluruhan yang  telah  diproses  adalah  59  keputusan  atau pengetahuan  baru.  Setelah  didapat Generate Rules berarti telah selesai proses dari pengolahan data  mining untuk  mendapat  keputusan  dalam mengklasifikasi  penyakit  pasien.  Berdasarkan hasil  dari Generate  Rules dapat  dilihat  Penyakit yang sering dikeluhkan adalah Penyakit Endokrin Nutrisi  dan  Metabolik  dengan  kelompok  umur (45  -64)  Tahun,  Gangguan  Mental  dan  Perilaku dengan  kelompok  umur  (25  –  44)  dan  (45  -  64) Tahun,  sistem  sirkulasi  dengan  kelompok  umur (25 - 44) dan (45 – 64) Tahun, sistem pernafasan dengan kelompok umur (29 Hr - < 1), (1 - 4), (5 – 14),  (15  –  25),  (25  –  44),  (45  –  64),  dan  (65  +) Tahun,  Kulit  dan  jaringan  subkutan  dengan kelompok  Umur  (5  -14),  (25  –  44),  (45  –  64) Tahun  yang  menjadi  prioritas. General  rules ini menjadi tolak ukur atau acuan dalam pengambilan keputusan.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## f. Implementasi dan Pengujian
Bab  ini  akan  membahas  tentang    proses pengujian metode Rough Set dengan menggunakan    tools  Rosetta  1.4.41.  Dan diselaraskan  dengan  pembuktian    dari  analisa metode  terhadap  permasalahan  yang  ada    pada bab sebelumnya
Gambar 3 Form Open Database
Gambar 3 menggambarkan tentang pilihan buka File Rosetta.
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan Decision  System yaitu  di  mana  data  yang  telah dibuat  lalu  ditampilkan.  Dimulai  dengan  meng- klik tanda  positif  pada menu project  Structures akan menampilkan menu Sheet1$ lalu klik double pada menu  Sheet1$ maka  akan  muncul  hasilnya yang dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Form Decision System
Langkah selanjutnya adalah proses Reduct, dimulai  dengan  meng- klik kanan menu project  Sheet1$ lalu  pilih Reduce  >  Dynamic Reducts Seperti gambar 5
Gambar 5 Dynamic Reduct
Sehingga  akan  muncul ,
langkah  selanjutnya  adalah  membuka form reduct ,  di  mulai  dengan  meng klik tanda  positif yang  ada  di  sebelah  kiri  Sheet1$  Setelah  di  klik
akan menampilkan
Selanjutnya double click atau klik kanan > View pada  gambar lalu  akan
muncul hasilnya  yang dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6 Form Reduct
Langkah  selanjutnya  adalah General
Rules, dimulai dengan mengklik kanan pada menu ini  kemudian  pilih generate  rules. kemudian OK seperti gambar 7 dibawah ini.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 7 Langkah Generale Rules
Sehingga  akan  muncul , langkah  selanjutnya  adalah  membuka form
general  rule ,  di  mulai  dengan  meng klik tanda positif yang ada di sebelah kiri Setelah di klik akan menampilkan
1. Selanjutnya double  click atau klik kanan  >
View pada menu lalu  akan
muncul  hasilnya  yang  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8 Form General Rules.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  mengimplementasikan  penerapan data  mining menggunakan  metode rough  set pada penelitian ini dapat memberikan kesimpulan antara lain: Penelitian  ini  dibangun  dengan  10 tahapan,  yang  pertama  proses  pengumpulan  data selanjutnya tahapan data mining adalah pembersihan  data  ( data  cleaning), integrasi  data (data  Integration), dan  tranformasi  data (data tranformation) , dan tahapan di metode Rough Set adalah Decision  System,  Equivalence  Class, Discenibility Matrix/ Discenibility Matrix Module  D,  Reduct dan Generate  Rules di  mana masing  masing  tahapan  memiliki  aturan  sesuai yang  berlaku yang  dapat  mencari  data  keluhan penyakit pasien.
Dengan metode rough set dapat dilakukan analisis  untuk  menentukan  penyakit  yang  paling sering  dikeluhkan  pasien  dalam  menggali informasi  tentang  penyakit  yang  dikeluhkan pasien.  Dengan  hasil  dari  metode Rough  Set berupa rule atau knowledge  base dapat ditentukan  prioritas  penyakit  yang  sering dikeluhkan pasien  sehingga dapat  meningkatkan kualitas dari puskesmas.
Jumlah Generate  Rules keseluruhan  yang telah  diproses  adalah  59  keputusan  atau pengetahuan  baru.  Setelah  didapat Generate
Rules berarti telah selesai proses dari pengolahan data  mining untuk  mendapat  keputusan  dalam mengklasifikasi  penyakit  pasien.  Berdasarkan hasil  dari Generate  Rules dapat  dilihat  Penyakit yang sering dikeluhkan adalah Penyakit Endokrin Nutrisi  dan  Metabolik  dengan  kelompok  umur (45  -64)  Tahun,  Gangguan  Mental  dan  Perilaku dengan  kelompok  umur  (25  –  44)  dan  (45  -  64) Tahun,  sistem  sirkulasi  dengan  kelompok  umur (25 - 44) dan (45 – 64) Tahun, sistem pernafasan dengan kelompok umur (29 Hr - < 1), (1 - 4), (5 – 14),  (15  –  25),  (25  –  44),  (45  –  64),  dan  (65  +) Tahun,  Kulit  dan  jaringan  subkutan  dengan kelompok  Umur  (5  -14),  (25  –  44),  (45  –  64) Tahun  yang  menjadi  prioritas. General  rules ini menjadi tolak ukur atau acuan dalam pengambilan keputusan.

## 5. REFERENSI
Andika  Prajana  (2011).  “Aplikasi Data  Mining untuk  Perbandingan  Manajemen  Laba terhadap Persistensi Laba pada Perusahaan  Perbankan  yang  Go  Publik  di Bursa  Efek  Indonesia.” LPPM  UMSB . Volume 5 No 25. 1.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14   No. 1 , Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Beta  Noranita  dan  Nurdin  Bahtiar  (2010).
“Implementasi Data Mining
untuk Menemukan  Pola  Hubungan  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa  dengan  Data  Induk Mahasiswa.” Seminar  dan  Call  for  Paper Munas Aptikom. 156. Dr.  H.  Sarjon  Defit,  S.Kom,  MSc.  (2013). “ Rough  Set  Theory  And  Data  Mining .” Modul .
Eko  Nur  Wahyudi,  Arief  Jananto  dan  Narwati (2011).  “Analisa  Profil  Data  Mahasiswa Baru terhadap Program Studi yang dipilih di  Perguruan Tinggi  Swasta  Jawa  Tengah dengan Menggunakan Teknik Data Mining.” Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik . Volume 16 No 1. 29.
Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono,  dan  M.  Sarosa (2013).  “Penerapan Data  Mining Untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes Classifier .” Jurnal  EECCIS  Vol.7,  No.  1, Juni 2013 . 59. Nurhayati  (2014).  “Metode Rough  Set untuk
Melihat  Prilaku  Suami  Menjadi  Akseptor KB Vasektoni.”
Makalah Ilmiah
Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah. Volume 3, No.2. 94. Rully  Soelaiman,  Wiwik  Anggraeni,  dan  Eko Setiawan  (2008).  “Penerapan Rough  Set Quantitative  Measure Pada  Aplikasi Pendukung Keputusan.”
Prosiding
Seminar Nasional Teknoin . 113.
Sunjana  (2010).  “Aplikasi  Mining  Data Mahasiswa  dengan  Metode  Klasifikasi Decision Tree.” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informatika . 24.
Tacbir  Hendro  Pudjiantoro,  Faiza  Renaldi,  dan Age  Teogunadi (2011).  “  Penerapan Data Mining untuk  menganalisa  kemungkinan Pengunduran  Diri  Calon  Mahasiswa Baru.” Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika . 51. Titus Kristanto, Rachman Arief (2013). “ Analisa Data Mining metode Fuzzy untuk Customer  Relationship  Management pada Perusahaan Tour & Travel .” Seminar Nasional Sistem Indonesia . 529.
Widodo  (2008).  “Prediksi  Mata  Kuliah  Pilihan dengan  Aturan  Asosiasi.” Konferensi  dan Temu  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi untuk Indonesia . 1